精馏塔:产品组成控制-过程识别模型

精馏塔是过程工业中最常见的分离和纯化单元操作之一。控制一种或多种产品流的组成(纯度)对于色谱柱的经济运行总是至关重要的。为了实现精确的成分控制，经常使用动态过程分析仪来测量关键产品的成分。例如，监控产品中必须保持在最大规格限制以下的关键杂质的数量。

对于轻烃服务，如烯烃工厂或天然气液体蒸馏，气相色谱仪(GC)通常是产品成分分析的首选仪器。可以设计和编程一个GC来分析多个流，从而最大限度地减少总体安装和维护成本。gc的一个主要缺点是分析器的结果不是连续的。每次分析都是通过将待分析流的样本注入仪器进行的，然后分析通常需要8到15分钟才能获得单点结果。流采样系统也可能存在死时间和滞后。总的死时间和滞后，加上分析的不连续性质，在试图将GC测量用于闭环控制时，产生了重大挑战。在这些情况下，板操作人员通常会尝试以开环方式使用分析仪读数，手动调整回流流量和/或再沸器热介质流量，以保持产品成分接近目标。

然而，现代控制技术已经发展到利用gc分析仪测量闭环精馏塔产品组成控制。其中一种有效的技术结合使用:

•控制与成分相关的中间变量(如:托盘温度、压力补偿，如果需要)。

•使用过程识别模型(PIM)将中间控制变量与过程分析仪测量值联系起来。

作为一个例子，考虑下图所示的脱丙烷剂。我们假设产品质量的关键变量是丙烷(开销)产品的异丁烷(i-C4)含量，这是由在线GC测量的。保持i-C4含量接近(但低于)其最大规格限制，最大限度地提高丙烷回收率。回流流量由托盘温度控制器级联调节，间接维持丙烷产品组成。操作员应该根据分析仪的反馈来调整托盘温度设定值。

在实践中，由于许多原因，托盘温度控制可能工作得不太好，最常见的原因是死时间和回流流量变化及其对温度的影响之间的滞后。然而，利用先进的调节控制(ARC)技术，如前馈，这种级联可以工作。下一步是实现PIM，并关闭分析仪和托盘温度控制器之间的环路。

在这种情况下，我们的PIM需要做什么?想想看:当分析器输入新的读数时，它告诉我们什么信息?它能告诉我们现在储存的丙烷产物的成分吗?不。它告诉我们样品注入分析仪时的成分，可能长达30或40分钟，这取决于分析了多少个流，每次分析之间的时间，以及任何采样系统延迟。那么，我们能用这些旧信息做什么呢?

我们的PIM需要是托盘温度和分析仪读数之间的时间调节关系。在这种脱丙烷剂的情况下，一个简单的死时间和滞后传递函数完全足以延迟温度，使其与组合物一致。趋势数据分析表明，死区时间34.5分钟和滞后时间14分钟提供了两个变量之间的合适匹配。

那么这些变量是如何相互关联的，循环又是如何闭合的呢?通过一个简单的模型(通常是线性的，因为我们在相当窄的成分范围内操作)，我们可以将延迟托盘温度与产品成分联系起来:

(温度)_延迟= K *(合成)+偏置

每次分析仪读取新的读数(并且在读数被验证为合理后)，控制器用户分两步计算方程:首先预测产物组成(基于延迟的实际温度)，然后将其与分析仪的结果进行比较。根据预测组合与实际组合之间的误差，使用规则计算新的方程偏差。然后将方程反转以计算新的温度控制器设定值，然后将其下载到温度控制器。注意，只有当从GC接收到新的读取时才采取控制操作。

总之，当有一个中间控制变量，如托盘温度(成分推断)时，该技术工作良好，可以与分析仪读数及时相关。由于来自分析仪的反馈是基于模型的，因此没有与长死时间和滞后相关的固有缺点，例如使用常规PID反馈控制的情况。这种技术已经相当有效地应用于许多不同类型的精馏塔，在这些精馏塔上可以从gc中获得在线成分读数。

本文作者是Jim Ford。吉姆是一名过程控制顾问特立独行的技术是一家领先的自动化解决方案提供商，为流程工业提供工业自动化、战略制造和企业集成服务。MAVERICK提供广泛领域的专业知识和咨询，包括工业自动化控制、分布式控制系统、制造执行系统、运营战略、业务流程优化等。

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